Работа на сервере ace
Для работе на сервере придется использовать командную строчку. (для работы
под Windows понадобится, ...
Перевод: http://ru.wikibooks.org/
wiki/%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B8%D0%BA_Python_2.6
Можно пользоваться и документ...
Как и во многих заданиях на анализ данных, меня интересует больше не код,
а скорее метод в общем и результат. Для улучшени...
Ngs 1 2
Ngs 1 2
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Ngs 1 2

315 views

Published on

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
315
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
54
Actions
Shares
0
Downloads
2
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Ngs 1 2

  1. 1. Работа на сервере ace Для работе на сервере придется использовать командную строчку. (для работы под Windows понадобится, например, putty.) Подключение из АУ: ssh username@192.168.222.223 Из дома (через порт 23): ssh username@194.85.238.21 -p 23 Уже с сервера, используя те же логин и пароль, подключаемся к одному из узлов кластера: ssh username@ant<номер кластера> Чтобы работать на кластере, создайте свою папку в /tmp. Перед работой данные НУЖНО СКОПИРОВАТЬ (да, это действительно нужно): cp <путь к файлу на ace> /tmp/<куда копировать> Копирование данных с ace на локальный компьютер: scp -P 23 prjbel@194.85.238.21:<путь к файлу на асе> <куда копировать> Для удобства можно пользоваться программой tmux (но совсем не обязательно). Это программа автоматически сохраняет вашу текущую сессию и позволяет работать на сервере сразу в окнах. Для запуска просто наберите tmux При каждом следующем заходе на сервер набирайте tmux attach Для выхода набирайте Ctrl+B, затем D. Все команды в tmux начинаются с Ctrl+B. Чтобы увидеть полный список можно нажать Ctrl+B, затем ? или почитать мануал http://www.openbsd.org/cgi-bin/man.cgi? query=tmux&sektion=1 (KEY BINDINGS). Общие моменты Язык программирования можете выбрать любой, но мне кажется проще использовать python. Главное, чтобы программу можно было бы запустить на сервере и я бы смог её понять. Хотелось бы видеть код с комментариями там, где они нужны. Хорошо, если эти комментарии будут еще и нести какой-нибудь смысл. Официальный учебник по питону: http://docs.python.org/tutorial/
  2. 2. Перевод: http://ru.wikibooks.org/ wiki/%D0%A3%D1%87%D0%B5%D0%B1%D0%BD%D0%B8%D0%BA_Python_2.6 Можно пользоваться и документацией: http://docs.python.org/reference/ Домашние задания, а именно код и графики оставляйте в папке /storage/labnas/ NGS/students/<ваша фамилия>/<номер задания>/<номер задачки внутри задания>/ Дедлайн к выполнению -- 23:59 в субботу через одно занятие. То есть в обычном режиме -- ровно 4 недели. Первое домашнее задание 1. GC состав. По FASTQ (http://en.wikipedia.org/wiki/FASTQ_format) файлу определить GC-состав ридов и его распределение. GC состав определяется как доля нуклеотидов G и C по отношению к общему числу нуклеотидов, обычно измеряется в процентах. Распределение GC состава есть график, на котором по оси x отложен GC состав, а по оси y -- его частота, то есть количество ридов с соответствующим составом. Пример графика GC распределения неизвестной бактерии с GC составом ~30%:
  3. 3. Как и во многих заданиях на анализ данных, меня интересует больше не код, а скорее метод в общем и результат. Для улучшения результата добавьте в программу следующее: ● Не учитывать нуклеотиды с плохим качеством ● Не учитывать риды, в которых мало хороших нуклеотидов ● Возможно, что-нибудь еще на ваш выбор График можно строить в любой удобной программе. В питоне есть библиотека для построения графиков: http://matplotlib.sourceforge.net/ Тестовые файлы: /storage/labnas/NGS/1/test.fastq /storage/labnas/NGS/1/test3.fastq Входной файл: /storage/acestorage/data/input/E.coli/sc_lane_1/ ecoli_mda_lane1.fastq 2. Распределение качества. По FASTQ файлу построить распределение вероятности ошибки в зависимости от позиции нуклеотида. Тестовые файлы: /storage/labnas/NGS/1/test.fastq /storage/labnas/NGS/1/test3.fastq Входной файл: /storage/acestorage/data/input/E.coli/sc_lane_1/ ecoli_mda_lane1.fastq

×